一种基于VGGish迁移学习网络的电网危害鸟种鸣声识别方法

摘要

本发明公开了一种基于VGGish迁移学习网络的电网危害鸟种鸣声识别方法。该方法首先根据历史涉鸟故障的鸟种信息及电网周边鸟种调查结果建立电网危害鸟种音频库，然后对鸟鸣信号进行分帧、加窗、深度学习降噪和剪裁等预处理，计算鸟鸣信号语谱图，映射到64阶Mel滤波器组中得到Mel频谱图，把Mel频谱图作为网络的输入。针对因样本数量不足而导致传统鸟鸣识别模型泛化能力弱的问题，采用迁移学习的方法，利用在AudioSet数据集上预训练的VGGish网络提取128维鸟鸣VGGish特征，并通过主成分分析法对特征进行降维，最后利用分类网络对迁移特征进行识别。本发明可以有效的识别出不同的鸟种，有助于实现电网渉鸟故障的精准化防治。